基于GA-SVM的矿井涌水量预测

发布时间：2018-03-16 19:16

  本文选题：矿井涌水量　切入点：混沌时间序列　出处：《煤田地质与勘探》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：矿井涌水量的准确预测对预防矿山透水事故的发生至关重要,提出利用GA优化的SVM模型(GA-SVM)来实现矿井涌水量的短期准确预测。该方法利用GA的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数,提高了预测的准确率。首先,利用微熵率法求矿井涌水量时间序列的最佳嵌入维数和延迟时间,进行相空间重构。其次,采集义煤集团千秋煤矿2011—2015年实际涌水量的时间序列,利用GA-SVM模型对最后12组数据进行预测,其预测平均绝对百分比误差仅为0.92%,最大相对误差为2.62%。最后,与PSO-SVM和BP神经网络预测进行对比,结果表明GA-SVM优化模型适用于矿井涌水量的预测并且预测精度较高。
[Abstract]:Mine water to accurately predict the occurrence of critical mine flooding accident prevention, put forward using SVM GA optimization model (GA-SVM) to achieve the accurate prediction of mine inflow short term. The method uses the optimal parameters of the GA automatic optimization function for SVM, improve the accuracy of the prediction. First of all, and the delay time of the best the embedding dimension of differential entropy ratio method for mine inflow time series, phase space reconstruction. Secondly, the acquisition of Yima Coal Group coal mine 2011 2015 actual inflow time series of water, using the GA-SVM model for prediction of the last 12 sets of data, the prediction mean absolute percentage error is 0.92%, the maximum relative error of 2.62%. finally, with PSO-SVM and BP neural network prediction were compared, the results show that the GA-SVM optimization model for water inrush prediction and the prediction accuracy is high.

【作者单位】： 河南理工大学电气工程与自动化学院;煤炭安全生产河南省协同创新中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(61573129,51474096) 河南省教育厅重点科研项目(16A120004,16A440007)~~
【分类号】：TD742.1

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本文编号：1621284